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一种基于改进Canny的边缘检测算法 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力,以及其在梯度计算上的缺陷。提出了一种改进的Canny边缘检测算法。改进算法使用自适应平滑滤波代替高斯滤波,在平滑图像的同时锐化了边缘;使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,改善了传统Canny算法在计算梯度时对噪声的敏感性;引进Otsu算法自适应地根据图像灰度生成高低阈值,避免了人为设定高低阈值的难题。实验结果表明,改进算法在检测到更多边缘细节的同时,也具备较强的自适应性。特别地,在噪声环境中,改进算法比传统Canny算法检测效果更优。 相似文献
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针对传统Canny边缘检测算法中固定双阈值的问题,本文提出一种改进的Canny算法,运用动态双阈值代替传统Canny算法固定双阈值,在不损失边缘图像准确度和清晰度的前提下,大大减少了边缘数据量。仿真结果表明改进Canny算法对于边缘检测效果较好,数据量较小,是一种具有实用价值的边缘检测算法。 相似文献
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为了在对鱼群进行边缘检测时获取相对封闭的曲线,提高鱼群目标的检测效率和精准度。在比较分析了常用的Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Canny边缘检测算法的基础上,选取检测效果较好的Canny算法。但Canny算法会误将图像中一些真实的高频边缘平滑掉,造成检测的边缘缺失,针对这点对该算子进行改进。将Canny边缘检测算法与霍夫变换相结合的改进算子,能更好的获取鱼群的封闭边缘。 相似文献
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齿轮的边缘检测是保证齿轮使用安全的重要手段,传统的Canny边缘检测算法对噪声敏感,但是在滤除噪声时容易丢失弱边缘信息,其固定参数适应性较差。针对上述问题,本文提出了改进的Canny边缘算法用于齿轮表面边缘检测,将离散余弦变换(DCT)和非局部均值(NLM)相结合,取代了Canny算法中传统的高斯滤波器。实验结果表明,该方法在边缘检测和噪声抑制方面具有良好的效果。 相似文献
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针对传统Canny算子在滤波时会模糊边缘且需要人工设置高低阈值的缺点,提出了一种基于三维块匹配的改进自适应阈值Canny边缘检测算法,并用于太赫兹三维层析成像。该算法一方面对滤波方法进行了改进,用三维块匹配(BM3D)滤波算法结合引导滤波算法代替高斯滤波算法以减少图像边缘信息的丢失;另一方面,针对传统人工设定阈值的不确定性,将梯度图进行块匹配后对三维图像块组使用最大类间方差法(OTSU)以自适应确定高低阈值。最后利用该算法对含有噪声的图像进行边缘检测处理,发现在高斯噪声方差为20时滤波后的峰值信噪比(PSNR)从22.202提升至27.151,验证了该算法去除噪声的有效性。三维块匹配改进自适应阈值Canny边缘检测算法(BM-OTSU-Canny)减少了错误边缘的数量,同时保留了连接性较好的边缘点,改善了边缘细节信息的提取效果。 相似文献
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Canny算法是边缘检测中常用的算法之一,Canny算法经过有效改进,可快速、高效地完成对图像边缘位置的准确识别,因此在计算机视觉、图像分析等领域发挥着较为重要的作用。基于边缘检测的概念及过程,着重介绍了Canny算法的各种改进方法,根据不同的改进方式对Canny算法进行分类与总结,并对改进前后的边缘提取结果进行了对比分析;阐述了改进Canny算法的应用与发展前景,总结了目前所面临的问题以及进一步的研究内容。 相似文献
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针对机械故障红外热图像存在各种噪声造成故障区域测量参数提取精度低的问题,本文提出了基于改进剪切波和Canny的故障区域检测算法。该算法包括基于改进剪切波的去噪算法和改进Canny算子的边缘检测算法,在去噪中本文提出的是一种基于剪切波和高阶谱相结合的新算法,可以有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声并保留图像细节;在图像的边缘检测中本文利用剪切波与Canny算子相结合的改进新算法对红外故障图像进行边缘提取,从而消除了传统的Canny算子在检测时出现的伪边缘现象。实验仿真结果表明本文提出的去噪算法与传统的去噪算法相比显著提高了图像的峰值信噪比(PSNR),同时图像的边缘和细节也得到了很好的保留,实现了故障区域特征参数的精确有效提取。 相似文献
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基于Canny算子的边缘提取改善方法 总被引:22,自引:1,他引:22
通过对Canny算法进行改进,提出一种对原图像开窗统计后再进行局部灰度变换的方法。该算法改善了Canny算法对灰度分布不均匀的图像进行边缘检测的效果,并与传统Canny算法进行了比较,试验结果证明了该算法能有效改善灰度分布不均匀图像的边缘检测效果。 相似文献
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针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;利用类间方差最大值和梯度幅值直方图来进行高低阈值的自适应取值,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值。实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像边缘,具有较强的自适应性。 相似文献
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基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于边缘保持滤波的Canny彩色图像边缘检测方法。该方法利用了HSV颜色空间信道相关性低的优点,结合Canny算子定位准确的优点和边缘保持滤波理论,用边缘保持滤波取代传统的高斯滤波,用梯度矢量计算法替代传统的梯度标量计算法,从而增强了在平滑过程中对图像边缘的保持,最大程度保留了色彩的差异信息,实现了彩色图像边缘的自适应提取。实验结果证明,该方法将灰度空间的Canny算法推广到彩色矢量空间,充分利用了彩色信息,对彩色图像边缘提取具有较好的检测精度和准确度。 相似文献
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为提高垃圾识别分类的准确率,文中在垃圾图像预处理过程中提出了一种基于改进Canny算子的垃圾图像边缘检测方法。该方法从传统Canny算子滤波方式、梯度方向及阈值自适应3个角度实现了垃圾图像边缘检测的优化。针对Canny算子高斯滤波仅适用于高斯噪声和边缘细节易丢失的问题,采用改进的梯度倒数加权法进行滤波。针对Canny算子易检测出伪边缘的问题,通过在计算图像梯度方向的过程中增加方向梯度模板实现了边缘的精确化。同时采用最小误差法解决人工设定阈值的局限性,实现阈值自适应。实验结果表明,该方法在去噪性能和边缘细节两方面得到了改进,获得了更好的边缘检测效果,为后续垃圾图像的识别分类提供了技术保障。 相似文献
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针对工厂中管道破损位置无法通过机器视觉准确判断的问题,提出一种基于自适应阈值分割改进Canny算子的管道边缘检测方法。该方法从滤波方式、梯度方向以及阈值分割角度对采集图像进行处理,首先采用采样-自适应中值滤波+双边滤波代替传统Canny算子中的高斯滤波,减少图像边缘信息丢失并去除图像中的噪声,然后增加梯度幅值的计算来更好地检测不同方向的边缘信息,最后为避免人工选取阈值效果不佳的情况,采用最大类间方差 (OTSU)阈值分割算 法进行阈值的自适应选取。实验表明,该方法相比于传统Canny算子的图像信噪比提升28.22%,边缘点数提升39.97%,四连通道数提升11.52%,八连通道数提升5.92%,提取特征完整且连续性较好,实现了对管道图像中破损情况的有效检测。 相似文献